﻿import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 
​
sale_data=pd.read_csv('car_selling_fact.csv',encoding='gbk',
                     parse_dates=['时间'],
                     index_col=0)
print(sale_data.head())
sale_data['年份']=sale_data['时间'].dt.year
sale_year=sale_data.groupby('年份')[['销量']].sum()
sale_year['差分']=sale_year.diff()
sale_year['环比']=[None]+list(sale_year['差分'].values[1:]/sale_year['销量'].values[:-1]*100)
print(sale_year)
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.bar(sale_year.index,sale_year['销量'])
ax1.set_ylabel('销量')
ax1.set_xlabel('年份')
ax2=ax1.twinx()
ax2.plot(sale_year.index,sale_year['环比'],color='r')
ax2.set_ylabel('环比(百分比)')
ax2.set_title('汽车销量变化趋势图',fontsize=15)
plt.show()
                                           车系      厂商   车类  品牌  车型  级别  价格  \
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772543c7  韩系  东风悦达起亚  SUV  起亚  智跑  紧凑  17   
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772843cc  韩系  东风悦达起亚  SUV  起亚  智跑  紧凑  17   
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772a43d1  韩系  东风悦达起亚  SUV  起亚  智跑  紧凑  17   
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772d43d6  韩系  东风悦达起亚  SUV  起亚  智跑  紧凑  17   
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772f43db  韩系  东风悦达起亚  SUV  起亚  智跑  紧凑  17   

                                                  时间     销量  销售规模（亿）  省份  城市  
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772543c7 2019-06-30   2955   5.0235  江苏  盐城  
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772843cc 2019-05-31   5680   9.6560  江苏  盐城  
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772a43d1 2019-04-30   8707  14.8019  江苏  盐城  
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772d43d6 2019-03-31  13989  23.7813  江苏  盐城  
I8a8a4ca2016dfb9ffb9f77ba016e1155772f43db 2019-02-28   7360  12.5120  江苏  盐城  
            销量          差分         环比
年份                                   
2015  14594487         NaN        NaN
2016  16952990   2358503.0  16.160232
2017  17576436    623446.0   3.677499
2018  17568751     -7685.0  -0.043723
2019   7464071 -10104680.0 -57.515073